LINE的成功秘訣:不要想創新,做最簡單的事就對了!
LINE的成功秘訣:不要想創新,做最簡單的事就對了!

全力迎合使用者需求,其餘的都不重要

LINE,是近年來崛起速度最快的智慧型手機應用程式之一,在全球每月活躍用戶數達1.81億人,前3名國家(台灣、日本及泰國)每月活躍用戶數總計逾8700萬人,你極有可能也是其中一人。

圖說明

2011年才誕生的LINE,原先不過是一款免費的文字通訊軟體,就像手機簡訊一般,只是多了增加溝通樂趣的貼圖。

短短數年,LINE已成為一個應用程式平台,光是遊戲就有17種,其他還有相機、漫畫貼圖、電子商務和影音娛樂等應用。如果把這些都納入考量,恐怕是你手機上最大的App(application,應用程式)家族。
據官方統計,截至2014年,LINE家族(主程式+相關App)的全球下載量已突破10億次。

快速拓展的App網絡和服務打中消費者的準確度,在在都令人好奇這是一家怎麼樣的公司,能夠不受限於既有的核心業務(文字通訊)一再創新。

從2007年開始擔任LINE株式會社代表取締役社長的森川亮(2015年3月辭職,另創專為女性設計的影音網站C Channel),將他的經營哲學寫成《簡化思考》(暫譯,原文書名為《シンプルに考える》),關於LINE的創新與速度,從這本書中可一窺端倪。

一味追求差異化,反而離用戶愈來愈遠

森川在書的前言中提問:對公司來說什麼事情是重要的呢?是利潤、員工福祉、品牌、策略,還是商業模式?這些確實都很重要,但也都不是最重要的。

最重要的東西很簡單,那就是「持續提供使用者真正想要的產品,」倘若沒有熱門的商品,前面提到的都不成立,因此「熱門的商品」就是商業的本質

為了達到這個目的,企業必須召集有熱情和有能力的員工,盡量不加諸限制與束縛,務求創造出能使他們的能力發揮到最大的環境。而森川所謂的簡化思考,便是只做符合這件事的經營管理決策,與此相違的一概捨棄。

森川說,唯有如此,經營者才不會混淆「表面的價值」和「本質」,持續把力氣集中在回應顧客需求上,才是成功的唯一途徑。

由簡化出發,許多經營管理的金科玉律,在森川眼中都是不必要的。森川在書中直說,企業不該競爭,不需要願景和計畫,也不需要偉大的領導者,更不必要激勵員工。

舉例來說,最初森川的公司(LINE的前身公司NHN Japan,之後又改名為LINE株式會社)想針對智慧型手機開發程式,經過市場調查後,發現消費者最需要的功能分別是遊戲、照片共享和通訊。隨後,2011年發生311東日本大震災,和親人聯絡的需求大幅提升,因此他們決定要做出任何人都可以馬上上手的通訊軟體。這個單純的目標,讓森川的員工在一個半月內就開發出LINE。

在LINE的開發過程中,市場上和LINE功能相似的溝通軟體不知凡幾,企畫開發人員也針對這些產品進行詳細的研究,但並不是為了追求差異化,而是去思考使用者的使用情境,徹底了解「對使用者而言,運用智慧型手機溝通最重要的價值為何,」

森川認為,追求和其他商品不同的差異化,會導致公司太過重視競爭對手的產品,忽略掉使用者真正的需求。也就是說,愈追求差異化的結果,反而可能離使用者愈遠。像LINE一樣,完全聚焦在文字傳輸,甚至刪除掉不需要的功能,做出每個人都可以馬上學會、喜歡的產品,達到真正的差異化。

違反顧客需求的事,絕對不能做

以文字傳輸為主軸,LINE進化成為遊戲、貼圖和電子商務的平台,並且將此平台提供給企業客戶以獲取收入。

森川說,最初業界的人都認為網路公司的商業模式就是廣告,其實他自己也知道,只要把廣告放在Line的首頁上就可以賺錢。

不過,廣告從來不在他的選項中,因為對使用者來說,廣告是干擾,這便違背了LINE提供使用舒適溝通環境的核心價值,而只要違反顧客需求的事情他絕對不做。

目前LINE的獲利主要來自於企業官方帳號和貼圖,也就是由企業客戶設立LINE的官方帳號,發送免費貼圖,增加民眾的溝通樂趣。使用者可自由選擇是否加企業為好友,如果不願意,就不使用企業提供的貼圖,也不會收到相關廣告。這種行銷方式不具有壓迫性,而且加入企業為好友,自願使用企業提供的貼圖,企業還是可以收到廣告效果。

事實上,貼圖宣傳的效果極佳。不僅LINE內建的貼圖角色大受歡迎,陸續推出遊戲、卡通、周邊商品;甚至貼圖本身就形成了另一個平台,企業可以販售貼圖給使用者,一般大眾也可以自創貼圖上架販售。

LINE平台做為企業與民眾互動的生態系,放眼全球都是創新的商業模式,但森川說,如果一開始就抱著「想要創新」「要做市面上沒有的商品」的態度,做出使用者不想要的東西,創新也毫無意義。因此,「不需要去思考創新,而是要集中心力迎合使用者目前的需求」,這是企業的社會責任,同時也是確保商業模式成功的方法。森川說,專心一致地將產品對使用者的價值擴大到極致,在追求的道路上,創新會自然誕生。

本文出處:經理人月刊

圖片來源 / LINE官網

關鍵字: #LINE #創新創業
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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